推荐

  • Github Pages 的一份不错的主题模板 minima ，设置 _config.yml 为：theme: minima 即可。
  • How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way: 学习如何提问？
  • pytorch_geometric: 一份由 Pytorch 编写的图神经网络库。
  • maskrcnn-benchmark: 一份 Facebook 开源的基准（benchmark）算法工程，其中包含检测、分割和人体关键点等算法。
  • fastai: 一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。（不同于很多深度学习课程先教授大量的数学基础，各有利弊
  • 深度好文 ｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）
  • Python Echarts Plotting Library: 一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
  • homemade-machine-learning: 一个 Python 实现的机器学习库。
  • selenium-document: 一份 Selenium 的中文文档。
  • gluon-face: 一份由 Gluon 实现的人脸识别库。
  • TuSimple/simpledet 知乎: SimpleDet: 一套简单通用的目标检测与物体识别框架。
  • deepinsight/insightface: InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project。
  • awesome-computer-vision: A curated list of awesome computer vision resources.
  • open-mmlab/mmcv: mmcv 是一个基础库，主要分为两个部分，一部分是和 deep learning framework 无关的一些工具函数，比如 IO/Image/Video 相关的一些操作，另一部分是为 PyTorch 写的一套训练工具，可以大大减少用户需要写的代码量，同时让整个流程的定制变得容易。